yolov5 github

YOLOv5是一个开源的目标检测模型，由Ultralytics公司开发并发布在GitHub上。YOLOv5是基于YOLO（You Only Look Once）系列算法的一种实现，具有速度快、准确度高的特点。以下是YOLOv5的一些主要特点和功能：

1. **多种模型选择**：YOLOv5提供了多种不同大小的模型（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x），可以根据实际需求选择合适的模型。

2. **高速度和准确度**：YOLOv5在保证高准确度的同时，具有较快的推理速度，适用于实时应用场景。

3. **易于使用**：YOLOv5提供了详细的文档和示例代码，用户可以轻松上手并进行训练和推理。

4. **支持多种数据集**：YOLOv5支持多种常见的数据集格式，如COCO、PASCAL VOC等，用户可以方便地使用自己的数据进行训练。

5. **丰富的功能**：YOLOv5不仅支持目标检测，还支持图像分类、实例分割等功能。

YOLOv5的GitHub仓库地址为：[https://github.com/ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)。在仓库中，用户可以找到详细的安装指南、使用教程和API文档。